## PENGUNGKAPAN INFORMASI KEUANGAN SECARA SUKARELA DI INTERNET OLEH PERUSAHAAN BESAR DI INDONESIA
Ernawati dan Hasya Fayiatha* *Jurusan Akuntansi, Fakultas Ekonomi Universitas Internasional Batam Email: Hasyafayiatha@gmail.com

## ABSTRACT
The  purpose  of  this  study  is  to  examine  the  impact  of  characteristics  as  a  potential factor  that  might  influence  each  financial  disclosure  on  the  internet  voluntarily  by  large companies  in  Indonesia.  The  characteristic  in  this  study  are  the  company  size , leverage, profitability,  company  age,  dispersion  ownership,  industrial  sector,  and  auditor  type.  The sample chosen uses a purposive sampling method to collect as many as 414 large companies listed on the Indonesia Stock Exchange in 2013 to 2017. Using binary logistic regression to determine the effect of independent variables on the dependent variables and processed using the program of SPSS version 21.
The results of data analysis and conclusions indicate that the size of the company has a  significantly  positive  effect  on  Internet  Financial  Reporting.  Variables  of  company  age, industry sector, and auditor type indicate a significantly negative influence.  Wheares, for the variables  of  leverage,  profitability,  and  dispersion  of  ownership  there  are  no  significant findings on Internet Financial Reporting.
Keywords : Internet Financial Reporting, company size, leverage, profitability, company age, dispersion of ownership, industry sector, auditor type, binary logistic regression, large companies.

## INTRODUCTION
Kemajuan  yang  pesat  dan  semakin meratanya  pemakaian  internet,  perusahaan telah  memperoleh  media  koneksi  yang sangat  efektif  untuk  penyajian  informasi penting  kepada  investor  dan  pemangku kepentingan  lainnya  (Dolinšek  &  Lutar- Skerbinjek,  2017). Internet  Financial Reporting merupakan  pemakaian  internet digunakan untuk alat penyampaian laporan keuangan  perusahaan  (Sulistyanto  & Nugrahanti, 2013).
Bollen et al. (2006) mengemukakan bahwa  maksud  utama  dari Internet Financial Reporting harus memberi investor informasi keuangan untuk membuat keputusan alokasi modal. Karakteristik  ini  telah  membuat  IFR menjadi  praktik  umum  di  negara-negara maju  (Pervan,  2006)  dan  beberapa  tahun terakhir juga dilakukan di negara
berkembang (Mohamed & Basuony,
2015).
Tiga  keunggulan  yang  terdapat pada  IFR  yaitu  memudahkan  dalam mendapatkan  informasi  keuangan  dan meningkatkan ketepatan waktu, memberikan  informasi  untuk  perusahaan dengan  biaya  yang  lebih  murah,  dan menyediakan aksesibilitas ke para pengguna tanpa adanya halangan geografis (Xiao et  al., 2004).  Di  sisi  lain,  masalah keamanan,  biaya,  dan  keahlian  adalah kerugian menempatkan informasi keuangan  di  internet  (Khan  &  Ismail, 2012).  Selain  itu,  Dolinšek  dan  Lutar- Skerbinjek  (2017)  menyatakan  bahwa kerugian  lain  juga  dapat  dilihat  pada  fakta bahwa  perusahaan  IFR  juga  beresiko memberikan pengungkapan kepada pesaing, yang memiliki akses ke informasi rinci tentang kinerja perusahaan mereka.
Maksud  penelitian  ini  yaitu  untuk mengetahui  contoh  perusahaan  besar  di Indonesia  sebagai  dasar  dan  penentuan proporsi  perusahaan  yang  menggunakan situs  di  Bursa  Efek  Indonesia  untuk mengungkapkan informasi keuangan memakai  karakteristik  ukuran  perusahaan, leverage, profitabilitas,  umur  perusahaan, kepemilikan  dispersi,  sektor  industri,  dan tipe auditor untuk diuji.

## LITERATURE REVIEW AND HYPOTHESIS DEVELOPMENT
Investor  dan  calon  investor  harus dengan  mudah  memperoleh  informasi untuk membuat keputusan investasi, perusahaan  selalu  memilih  media  baru untuk  menyebarluaskan  informasi  kepada pengguna eksternal, salah satu media yang tersedia  di  lingkungan  adalah  teknologi internet  (Al  Arussi et  al., 2009).  Berikut penjelasan  untuk  mengetahui  pengaruh tujuh variabel terhadap IFR .

## Ukuran Perusahaan
Biaya agensi menjurus naik dengan ukuran  perusahaan  sebab  perusahaan  yang lebih  besar  mempunyai  keliruan  lebih banyak  informasi  antara  pemegang  saham dan  manajer.  Sebab  itu,  perusahaan  besar mempunyai  insentif  yang  lebih  banyak dalam  menggunakan  pelaporan  internet untuk  memberikan  informasi  tepat  waktu kepada  pemegang  saham  dan debt  holders untuk  mendukung  perdagangan  saham mereka  (Al  Arussi et  al., 2009).  Beberapa penelitian  sebelumnya  (Dolinšek  &  Lutar- Skerbinjek, 2017; Bowrin, 2015; Mokhtar, 2017)  menunjukkan  korelasi  positif  antara ukuran  perusahaan  dan Internet  Financial Reporting.
H1: Ada hubungan positif antara ukuran perusahaan  dan Internet  Financial Reporting

## Leverage
Posisi  manajer  perusahaan  dapat terancam apabila leverage perusahaan tinggi, dikarenakan hal itu dianggap bahwa manajer tidak dapat menjalankan perusahaan dengan baik (Lestari & Chariri,
2007).  Salah  satu  cara  untuk  membantu menyiarkan segala kabar positif perusahaan  adalah  dengan  menerapkan praktik  IFR,  karena  IFR  memuat  lebih banyak  informasi  yang  bermaksud  untuk “mengaburkan” perhatian investor berharap  mereka  tidak  terlalu  berpusat pada  tingginya leverage yang  dimiliki perusahaan. Beberapa penelitian sebelumnya  (Mokhtar,  2017;  Lestari  &
Chariri,  2007;  Bollen et  al., 2006) menunjukkan korelasi positif antara leverage dan IFR.
H2: Ada hubungan positif antara leverage dan Internet  Financial Reporting

## Profitabilitas
Teori sinyal memperkirakan bahwa profitabilitas  perusahaan  yang  lebih  tinggi akan mengambil keputusan untuk mengungkap kualitas informasi perusahaan karena  ingin  memperlihatkan  kepada investor dan publik, sedangkan perusahaan yang  profitabilitasnya  lebih  rendah  akan berusaha menyembunyikan informasi perusahaannya. Oleh karena itu, perusahaan  yang  menguntungkan  dapat memakai pelaporan internet sebagai saluran untuk memfasilitasi proses pensinyalan  seperti  itu  (Marston  &  Polei, 2004).  Beberapa  penelitian  sebelumnya (Bowrin,  2015;  Aly et  al. ,  2010;  Mokhtar, 2017)  menunjukkan  korelasi  positif  antara profitabilitas dan Internet Financial Reporting.
H3: Ada hubungan positif antara profitabilitas perusahaan dan
Internet Financial Reporting Umur Perusahaan
Bowrin (2015) mengemukakan bahwa  perusahaan online yang  lebih  lama mungkin telah mengembangkan
pengalaman  yang  lebih  baik  dalam menerapkan  internet  untuk  penyebaran informasi perusahaan. Sedangkan perusahaan  yang  baru  berdiri  mungkin mengalami kerugian kompetitif yang lebih besar  jika  laporan  keuangan  mereka diungkapkan.  Sebab  itu,  perusahaan  yang
berdiri
lebih lama
mungkin mengungkapkan  lebih  banyak  informasi daripada perusahaan yang baru (Nurunnabi &  Hossain,  2012).  Penelitian  sebelumnya (Bowrin,  2015)  menunjukkan  korelasi positif  antara  umur  perusahaan  dan Internet Financial Reporting.
H4: Ada  hubungan  positif  antara  umur perusahaan  dan Internet  Financial Reporting

## Kepemilikan Dispersi
Kepemilikan dispersi lebih tersebar pada perusahaan terbuka dimana sahamnya dimiliki  oleh  300  pemegang  saham daripada  perusahaan  tertutup  dimana perusahaan  ini  membatasi  pemegang sahamnya.  Oleh  sebab  itu,  proporsi  saham perusahaan  yang  semakin  besar  dimana dimiliki oleh masyarakat (publik) diperkirakan pengungkapan informasi keuangan  melalui  internet  akan  lebih  luas (Suripto, 2006). Beberapa penelitian sebelumnya (Al-Moghaiwli, 2009;
Nurunnabi  &  Hossain,  2012;  Marston  & Polei,  2004)  menunjukkan  korelasi  positif antara  kepemilikan  dispersi  dan Internet Financial Reporting.
H5: Ada hubungan positif antara kepemilikan  dispersi  dan Internet Financial Reporting

## Sektor Industri
Marston (2003) berpendapat bahwa kesadaran  dari  teknologi  dari  beberapa industri,  seperti  industri  “berteknologi tinggi” dapat mempengaruhi pengungkapan.  Perusahaan  sektor  industri dengan  teknologi  IT  canggih  dan  modal intelektual,  misalnya  perusahaan  teknologi informasi  dan  komunikasi  dan  elektronik lebih dipengaruhi oleh lingkungan (Dolinšek  &  Lutar-Skerbinjek,  2017). Karena  aktivitas  bisnis  mereka  terhubung dengan  informasi  teknologi,  maka  mereka lebih  rentan  terhadap Internet  Financial
Reporting . Beberapa penelitian sebelumnya  (Alanezi,  2009;  Aly et  al., 2010; Oyelere
et al., 2003)
memperlihatkan  korelasi  positif  antara
sektor  industri  dan Internet  Financial Reporting.
H6: Ada hubungan positif antara sektor industri  dan Internet  Financial
Reporting

## Tipe Auditor
Kualitas  audit  akan  mendorong perusahaan  dalam  menyiarkan  laporan keuangan melalui IFR dan menaikkan nilai perusahaan  dalam  rangka  menggalang kepercayaan  investor.    Alanezi  (2009) mengasumsi bahwa perusahaan audit yang berafiliasi  dengan  perusahaan  audit Big  4 memiliki insentif untuk mendorong perusahaan  klien  mereka  untuk  terlibat dalam Internet Financial Reporting . Beberapa penelitian sebelumnya (Mokhtar, 2017;  Nurunnabi  &  Hossain,  2012; Mohamed & Basuony, 2015) menunjukkan korelasi  positif  antara  tipe  auditor dan Internet Financial Reporting.
H7: Ada  hubungan  positif  antara  tipe auditor  dan Internet  Financial Reporting

## RESEARCH METHODOLOGY
Penggunaan analisis regresi logistik biner  yang  dipilih  untuk  penelitian  ini dikarenakan  adanya  dua  kriteria  pada variabel  dependen.  Teknik  pengumpulan data  menggunakan  data  sekunder  yaitu internet research untuk mengakses laporan keuangan  di  situs  www.idx.co.id  dari Bursa  Efek  Indonesia  pada  tahun  2013- 2017. Penentuan sampel dilakukan menggunakan  metode purposive  sampling yang  memenuhi  dua  dari  kriteria  berikut untuk  mendefinisikan  perusahaan  besar  di Indonesia,  berdasarkan  kriteria  dari  Badan Pusat  Statistik  dan  Badan  Standarisasi Nasional  (BSN)  yaitu  jumlah  karyawan lebih dari 100 orang, total aset melebihi Rp 10 M, dan total pendapatan melebihi Rp 50 M.  Sampel  yang  memenuhi  kriteria tersebut sebanyak 414 perusahaan.

## Dependent Variables
Variabel  dependen  diklasifikasikan sebagai  pilihan  biner  antara  perusahaan IFR  dan Non IFR. IFR merupakan
pemakaian  internet  difungsikan  untuk  alat penyampaian laporan
keuangan perusahaan  (Sulistyanto  &  Nugrahanti, 2013).  Menurut  Dolinšek  dan  Lutar- Skerbinjek  (2017) Internet  Financial Reporting diukur  menggunakan  variabel dummy dimana:
Internet  Financial  Reporting =  variabel dummy jika menerapkan IFR “1” jika tidak “0”

## Independent Variables
Variabel  independen  yang  terdapat pada penelitian ini yakni: 1. Ukuran perusahaan
Sumber  daya  tinggi  yang  dimiliki perusahaan  besar  akan  berpengaruh  bagi pemangku  kepentingan  karena  mereka memerlukan lebih banyak informasi perusahaan  untuk  mengambil  kebijakan investasi  yang  lebih  efektif.  Rumus perhitungan  ukuran  perusahaan  (Dolinšek
& Lutar-Skerbinjek, 2017), yaitu:
a. Jumlah karyawan = >100 orang Menurut Badan Pusat Statistik
b. Total aset = >Rp 10 Miliar
Menurut  Badan  Standarisasi  Nasional
(BSN)
c. Total pendapatan = >Rp 50 Miliar
Menurut  Badan  Standarisasi  Nasional
(BSN)
2. Leverage Leverage perusahaan  menunjukkan kompentensi  perusahaan  untuk  memenuhi semua  utang  jangka  panjangnya (Oyelere et  al., 2003). Leverage diukur  dari debt  to asset ratio dan debt to equity ratio.
a. DAR = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑒𝑤𝑎𝑗𝑖𝑏𝑎𝑛
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡 Rumus  perhitungan debt  to  asset  ratio (Mokhtar, 2017).
b. DER = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑒𝑤𝑎𝑗𝑖𝑏𝑎𝑛 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦
Rumus  perhitungan debt  to  equity  ratio (Mokhtar, 2017).
3. Profitabilitas
Profitabilitas  perusahaan  ditujukan untuk  mengetahui  perbandingan  antara modal yang menghasilkan laba atau antara laba  dengan  aktiva  tersebut.  Pengukuran profitabilitas  dideskripsikan  dari return  on equity,  return  on  assets, dan return  on sales.
a. ROE = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑠𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑗𝑎𝑘 𝐸𝑘𝑢𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑝𝑒𝑚𝑒𝑔𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑎ℎ𝑎𝑚
Rumus  perhitungan return  on  equity (Aly et al., 2010).
b. ROA = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑠𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑗𝑎𝑘
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡
Rumus  perhitungan return  on  assets (Al-Moghaiwli, 2009).
c. ROS = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑝𝑎𝑗𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑛 𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎

## 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛
Rumus  perhitungan return  on  sales (Dolinšek & Lutar-Skerbinjek, 2017).
4. Umur perusahaan Semakin  lama  perusahaan  berdiri, maka  diharapkan  perusahaan  semakin mengetahui  kebutuhan  informasi  bagi penggunanya.  Rumus  perhitungan  umur perusahaan  (Hossain  &  Hammami,  2009), yaitu:
Umur perusahaan = Tahun penelitian  - Tahun perusahaan didirikan
5. Kepemilikan dispersi Kepemilikan  dispersi  merupakan kepemilikan  saham  yang  tersebar  dimiliki oleh investor individu. Rumus perhitungan kepemilkan  dispersi  (Alsaeed,  2006), yaitu: Kepemilikan dispersi =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑘𝑖 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑜𝑟 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑢
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑒𝑑𝑎𝑟
6. Sektor industri Marston (2003) berpendapat bahwa kesadaran  dari  teknologi  dari  beberapa industri,  seperti  industri  “berteknologi tinggi” dapat mempengaruhi pengungkapan.  Rumus  perhitungan  sektor industri  (Dolinšek  &  Lutar-Skerbinjek,
2017), yaitu:
Sektor  industri  =  variabel dummy jika perusahaan  termasuk  sektor  keuangan, energetik,  dan  teknologi  informasi  dan komunikasi “1” jika lainnya “0”
7. Tipe auditor Perusahaan audit internasional lebih cenderung memfasilitasi praktik teori difusi  inovasi  seperti Internet  Financial
Reporting (Xiao et al., 2004).
Tipe  auditor  =  variabel dummy jika perusahaan diaudit Big 4 “1” jika tidak “0”

## RESEARCH FINDINGS
Descriptive Analysis

## Tabel 1

## Descriptive Statistics Results
Variabel N Minimum Maksimum Rata-rata Std. Deviasi Aset 2070 30772661987 1126248442000 000 2039193818499 1,18 8030101357324 0,940 Pendapatan bersih 2070 - 127232937950 00 3270100000000 0 659465417247,3 4 2754051446723, 727 Karyawan 2070 52 225580 4860,40 13801,974 DAR 2070 ,0008 16,8344 ,6089 ,7314 DER 2070 -31,1754 94,0997 1,9536 4,0119 ROE 2070 -11,0404 7,9910 ,0850 ,4856 ROA 2070 -10,8894 1,1856 ,0220 ,3344 ROS 2070 -28,2307 15,0928 ,0102 1,1981 Umur 2070 4 161 34,29 17,908 Kepemilikan dispersi 2070 ,0000 ,9986 ,2643 ,1798 Valid N (listwise) 2070
Sumber: Data sekunder diolah (2019)
Tabel  1  yang  telah  diuraikan  di atas,  memperlihatkan  ukuran  perusahaan dideskripsikan memakai total aset, pendapatan bersih, serta jumlah karyawan.
Rata-rata  nilai  total  aset  yakni sebesar  Rp  20.391.938.184.991,18  berarti secara keseluruhan perusahaan telah tergolong perusahaan besar menurut Badan Standarisasi  Nasional  (BSN),  dimana  aset perusahaan  harus  diatas  Rp  10  Miliar. PT Red  Planet  Indonesia  Tbk memiliki  nilai aset  terkecil  sebesar  Rp  30.772.661.987 di
tahun  2013 dan  PT Bank  Rakyat  Indonesia (persero)  Tbk memiliki  nilai  aset  terbesar di  tahun  2017  dengan  total  aset Rp 1.126.248.442.000.000.  Standar  deviasi sebesar  Rp  80.301.013.573.240,940  (di atas  rata-rata)  artinya  total  aset  memiliki tingkat variasi data yang tinggi.
Rata-rata  nilai  pendapatan  bersih adalah  sebesar  Rp  659.465.417.247,34 berarti secara keseluruhan perusahaan telah tergolong perusahaan besar menurut Badan Standarisasi  Nasional  (BSN),  dimana
pendapatan  bersih  harus  diatas  Rp  50 Miliar.  Nilai  pendapatan  bersih  terkecil pada perusahaan sampel adalah sebesar Rp -12.723.293.795.000 dimana terdapat pada perusahaan Bakrie  &  Brothers  Tbk  pada tahun  2013 dan  PT  Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk memiliki pendapatan  bersih  terbesar di  tahun  2017 yang  berjumlah Rp  32.701.000.000.000. Standar
deviasi sebesar Rp
2.754.051.446.723,727  (di  atas  rata-rata) artinya pendapatan bersih memiliki tingkat variasi data yang tinggi.
Rata-rata  jumlah  karyawan  yang dimiliki  perusahaan  sampel  adalah  4.860 orang berarti secara keseluruhan perusahaan  telah  tergolong  perusahaan besar  menurut  Badan  Pusat  Statistik, dimana  jumlah  karyawan  harus  diatas  100 orang. PT  Saratoga  Investama  Sedaya  Tbk memiliki jumlah karyawan terkecil sebanyak 52 karyawan pada tahun 2016 dan 2017. Jumlah  karyawan  terbesar  sebanyak 225.580 karyawan dimana dimiliki perusahaan  PT Astra  International  Tbk  di tahun  2014. Standar  deviasi  jumlah karyawan  adalah  sebesar  13.802  orang  (di atas  rata-rata)  artinya  jumlah  karyawan memiliki tingkat variasi data yang tinggi.
Berdasarkan tabel 1
memperlihatkan pengukuran leverage dideskripsikan  dari debt  to  asset  ratio dan debt to equity ratio .
Rata-rata  DAR  yakni  0,6089  yang artinya adalah nilai DAR perusahaan besar di  Indonesia  dapat  diterima  karena  berada di nilai normal rasio yang biasanya bernilai 0,6 hingga 0,7 kali. PT Victoria Investama Tbk    memiliki  nilai  DAR  terkecil  sebesar 0,0008  di  tahun  2017,  nilai  DAR  yang kecil  diartikan  bahwa  pendanaan  dengan utang  semakin  sedikit,  maka  semakin mudah bagi perusahaan untuk mendapatkan  tambahan  pinjaman  karena perusahaan mampu menutupi utang- utangnya dengan aset yang dimilikinya. PT Trikomsel  Oke  Tbk  memiliki  nilai  DAR terbesar  16,8344  di  tahun  2016.  Demikian pula  apabila  nilai  rasio  DAR  tinggi, semakin besar perusahaan dibiayai dengan
utang, perusahaan dengan utang yang besar maka  kemungkinan  perusahaan  tersebut mengalami masalah keuangan yang mengarah  pada  kepailitan.  Nilai  standar deviasi  DAR  adalah  sebesar  0,7314  (di atas  rata-rata),  artinya  DAR  memiliki tingkat variasi data yang tinggi.
Rata-rata  DER  adalah  1,9536  yang artinya adalah nilai DER perusahaan besar di  Indonesia  dapat  diterima  karena  berada di nilai normal rasio yang biasanya bernilai 1,5 hingga 2 kali. DER terkecil terdapat di tahun  2014 pada  perusahaan  PT  Merck Sharp Dohme Pharma Tbk yakni sebesar - 31,1754,  DER  negatif  ini  dikarenakan  di tahun  tersebut  perusahaan  mengalami defisiansi  modal  yang  menyebabkan  nilai dari  ekuitas  menjadi  negatif.  Demikian pula  PT  SLJ  Global  Tbk  memiliki  nilai DER terbesar 94,0997 di tahun 2017. DER tinggi  berarti  jumlah  dari  total  liabilitas semakin  besar  dibandingkan  dengan  total ekuitasnya,  yang  menyebabkan  beban perusahaan  semakin  besar  terhadap  pihak luar  atau  kreditur.  Nilai  standar  deviasi DER  adalah  sebesar  4,0119  (di  atas  rata- rata), artinya DER memiliki tingkat variasi data yang tinggi.
Berdasarkan  tabel  1  yang  telah diuraikan di atas memperlihatkan pengukuran  profitabilitas  dideskripsikan dari return  on  equity,  return  on  asset , return on sales .
Rata-rata  ROE  adalah  0,0850,  hal ini  menunjukkan  nilai  mendekati  0  yang artinya  perusahaan  besar  di  Indonesia belum  bisa  mengelola  ekuitas  yang  ada secara efesien untuk mendapatkan laba. PT Central  Proteina  Prima  Tbk memiliki  nilai ROE  terkecil  di tahun  2016  yaitu sebesar  - 11,0404. Nilai  ROE  yang  kecil  ini mengindikasikan  bahwa  perusahaan  tidak menggunakan  dana  investor  secara  efesien, karena  pada  tahun  tersebut  perusahaan mengalami net  loss. Demikian  pula,  PT Matahari  Department  Store  Tbk  memiliki nilai  ROE  terbesar  yaitu  7,9910  di  tahun 2014. Nilai ROE yang besar ini menunjukkan semakin tinggi nilai perusahaan bagi pemegang saham
sehingga mereka tertarik untuk menanamkan modalnya diperusahaan tersebut. Nilai standar deviasi ROE adalah sebesar  0,4856  (di  atas  rata-rata)  artinya ROE  memiliki  tingkat  variasi  data  yang tinggi.
Rata-rata  ROA  adalah  0,0220,  hal ini  menunjukkan  nilai  mendekati  0  yang artinya  perusahaan  besar  di  Indonesia belum  mampu  mengelola  aset  yang tersedia secara efektif untuk menghasilkan laba. PT Trikomsel Oke Tbk memiliki nilai ROA  terkecil  sebesar  -10,8894  di  tahun 2015.  Nilai  ROA  yang  kecil  ini  artinya perusahaan  tidak  tepat  sasaran  dalam pengelolaan  asetnya  sehingga  keuntungan yang  didapat  perusahaan  juga  tidak maksimal,  karena  rasio  ini  difungsikan untuk  mengetahui  seberapa  efesiensinya perusahaan  dalam  mengubah  uang  yang dipakai  untuk  membeli  aset  menjadi net income ,  sedangkan pada  tahun  tersebut perusahaan  mengalami net  loss .  Nilai  ROA terbesar  terdapat  pada  perusahaan  PT Wintermar Offshore Marine Tbk pada tahun 2017  yaitu sebesar  1,1856.  Demikian  pula apabila  nilai  ROA  tinggi,  memperlihatkan bahwa  perusahaan  telah  efesien  dalam pengelolaaan  aset  yang  dimilikinya  untuk mendapatkan  jumlah net  income yang lebih  besar.  Nilai  standar  deviasi  ROA adalah  sebesar  0,3344  (di  atas  rata-rata), artinya  ROA  memiliki  tingkat  variasi  data yang tinggi.
Rata-rata  ROS  adalah  0,0102  hal ini  menunjukkan  nilai  mendekati  0  yang artinya  perusahaan  besar  di  Indonesia dalam  mengoperasikan  bisnis  kurang  baik untuk  menghasilkan  laba  perusahaan.  PT Bara Jaya Internasional Tbk memiliki nilai ROS  terkecil  sebesar  -28,2307  di  tahun 2016. Nilai ROS yang kecil ini menandakan  kemungkinan  akan  terjadi permasalahan  keuangan  di  perusahaan tersebut  dan  mengindikasikan  manajemen kurang  baik  dalam  mengoperasikan  bisnis perusahaan.  PT  Greenwood  Sejahtera  Tbk memiliki nilai ROS terbesar  di tahun 2015
yaitu sebesar  15,0928.  Nilai  ROS  yang tinggi  menunjukkan  kinerja  perusahaan yang  semakin  efisien,  karena  semakin tinggi  rasio  ROS  maka  semakin  banyak keuntungan yang dihasilkan oleh perusahaan.  Nilai  standar  deviasi  ROS adalah  sebesar  1,1981 (di  atas  rata-rata), artinya  ROS  memiliki  tingkat  variasi  data yang tinggi.
Berdasarkan  tabel  1  di  atas  umur perusahaan  memiliki  nilai  rata-rata  yaitu 35 tahun. Umur perusahaan dalam perusahaan  sampel  memiliki  nilai  terkecil 4  tahun  yaitu  pada  perusahaan  PT  Cardig Aero  Services  Tbk,  nilai  minimum  umur perusahaan ini didapat dari tahun penelitian  yaitu  2013  dikurangi  tahun perusahaan didirikan yaitu pada tanggal 16 Juli  2009.  PT  Telekomunikasi  Indonesia (Persero) Tbk  memiliki  nilai  umur perusahaan  terbesar  yaitu  161  tahun,  nilai maksimum  umur  perusahaan  ini  didapat dari  tahun  penelitian  yaitu  2017  dikurangi tahun  perusahaan  didirikan  yaitu  pada tanggal  23  Oktober  1856.  Nilai  standar deviasinya  sebesar  18  tahun  (di  bawah rata-rata), artinya umur perusahaan memiliki tingkat variasi data yang rendah.
Berdasarkan  tabel  1  yang  telah diuraikan  di  atas,  kepemilikan  dispersi memiliki  nilai  rata-rata  yaitu  0,2643. Kepemilikan dispersi memiliki nilai terkecil  sebesar  0  dikarenakan  terdapat beberapa perusahaan yang belum mengedarkan  saham  individunya  pada tahun  awal  penelitian  atau  tidak  sama sekali  mengedarkan  sahamnya  ke  publik. PT  Sigmagold  Inti  Perkasa  Tbk  memiliki nilai  kepemilikan  dispersi  terbesar  0,9986, nilai  ini  didapat  dari  perbandingan  jumlah saham  individu  5.494.583.747  terhadap jumlah  saham  beredar  5.502.083.747  di tahun 2017. Nilai standar deviasi kepemilikan dispersi adalah sebesar 0,1798 (di bawah rata-rata) yang berarti kepemilikan  dispersi  memiliki  tingkat variasi data yang rendah.

## Tabel 2 Dummy Descriptive Statistics Results
Frekuensi Persentase Persentase Valid Persentase kumulatif Valid Lainnya 1690 81,6 81,6 81,6 Keuangan, TIK, Energi 380 18,4 18,4 100,0 Total 2070 100,0 100,0

## Sumber: Data sekunder diolah (2019)
Tabel 2 menjelaskan sektor industri selama  tahun 2013-2017 pada 414 perusahaan  terdapat  1690  data atau  81,6% pengamatan perusahaan yang tidak termasuk  sektor  yang  bergerak  di  bidang keuangan, Teknologi Informasi dan Komunikasi  (TIK),  dan  energi.  Terdapat 380 data atau 18,4% pengamatan perusahaan  yang  merupakan  sektor  yang bergerak  di  bidang  keuangan,  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi  (TIK),  dan energi.

## Tabel 3

## Dummy Descriptive Statistics Results
Frekuensi Persentase Persentase Valid Persentase kumulatif Valid Non Big 4 1156 55,8 55,8 55,8 Big 4 914 44,2 44,2 100,0 Total 2070 100,0 100,0

## Sumber: Data sekunder diolah (2019)
Tabel  3 menjelaskan  tipe  auditor selama  tahun  2013  hingga  2017  pada  414 perusahaan  terdapat  1156  atau  55,8  %
pengamatan perusahaan yang diaudit KAP non big 4 dan 914 atau 44,2% pengamatan perusahaan  yang  diaudit  oleh  KAP big  4 .

## Tabel 4

## Dummy Descriptive Statistics Results
Frekuensi Persentase Persentase Valid Persentase kumulatif Valid Non IFR 175 8,5 8,5 8,5 IFR 1895 91,5 91,5 100,0 Total 2070 100,0 100,0 Sumber: Data sekunder diolah (2019) Tabel  4  menjelaskan  variabel dependen yaitu Internet Financial
Reporting selama tahun 2013 hingga 2017
pada  414  perusahaan  terdapat  175  atau
8,5%  pengamatan  perusahaan  yang  tidak
melakukan  praktik Internet  Financial
Reporting dan 1895 atau 91,5% pengamatan  perusahaan  yang  melakukan praktik Internet Financial Reporting .

## Analisis Regeresi Logistik
Menurut Ghozali (2005) berikut penjabaran  tahapan  pengujian  dengan memakai uji regresi logistik, yaitu
Analisis Hipotesis Tabel 5 Hasil Uji Overall Model Fit/Omnibus Test
Chi-square Df Sig. Step 1 Step 118,918 12 ,000 Block 118,918 12 ,000 Model 118,918 12 ,000 Sumber: Data sekunder diolah (2019)
Tabel  5  merupakan  tampilan  dari tabel Chi-Square sebesar  118,918  dengan Df  12.  Sig.  Model  sebesar  0,000 menunjukkan nilai <5% maka dapat ditarik kesimpulan  bahwa  variabel  independen
yang  digunakan  dalam  penelitian  secara bersama-sama dapat mempengaruhi praktik Internet Financial Reporting .

## Tabel 6
Hasil Uji Wald
B S.E. Wald Df Sig. Exp(B) Step 1 a Aset ,000 ,000 ,582 1 ,446 1,000 Pendapatan bersih ,000 ,000 1,678 1 ,195 1,000 Karyawan ,000 ,000 11,039 1 ,001 1,000 DAR ,049 ,123 ,158 1 ,691 1,050 DER -,019 ,017 1,310 1 ,252 ,981 ROE ,224 ,133 2,809 1 ,094 1,251 ROA -,239 ,505 ,224 1 ,636 ,787 ROS -,025 ,073 ,122 1 ,727 ,975 Umur -,029 ,004 42,499 1 ,000 ,971 Kepemilikan dispersi -,069 ,448 ,024 1 ,877 ,933 Sektor industri -1,455 ,358 16,551 1 ,000 ,233 Tipe auditor -,908 ,202 20,124 1 ,000 ,403 Constant 5,059 ,449 127,126 1 ,000 157,382
a. Variable(s) entered on step 1: Aset, Pendapatan bersih, Karyawan, DAR, DER, ROE, ROA, ROS, Umur, Kepemilikan dispersi, Sektor industri, Tipe auditor.
Sumber: Data sekunder diolah (2019)
Dari hasil uji wald dapat
membentuk  model  regresi  logistik  biner seperti:
𝐿𝑛 𝐼𝐹𝑅 1−𝐼𝐹𝑅 = 5,059 + 0,000 Size - 0,029Age - 1,455 Sect - 0,908 Aud + e Keterangan:
IFR  : Dummy (IFR atau NIFR) α    : Konstanta Size : Ukuran perusahaan (karyawan) Aud : Dummy (KAP Big 4 atau non Big 4 ) Sect : Sektor industri Age : Umur perusahaan e     : error
a. Hasil Pengujian Hipotesis 1 (H 1 ) Berdasarkan  tabel  6  menunjukkan
pengujian ukuran perusahaan yang
dideskripsikan dari total aset dan pendapatan bersih tidak memiliki pengaruh signifikan dengan kemungkinan
perusahaan  menerapkan  praktik Internet Financial  Reporting, dikarenakan  secara keseluruhan  aset  dan  pendapatan  bersih pada  sampel  penelitian  telah  tergolong perusahaan besar menurut Badan Standarisasi  Nasional  (BSN),  sehingga investor  atau  calon  investor  tidak  merasa ragu  dan  telah  mengetahui  kualitas perusahaan yang akan mereka investasikan.
Namun
terdapat pengaruh signifikan  antara jumlah  karyawan  dengan Internet  Financial  Reporting, diketahui bahwa  jumlah  karyawan  pada  sampel penelitian  memiliki  jumlah  di  atas  rata- rata,  menunjukkan  perusahaan  besar  di Indonesia memiliki jumlah karyawan yang sangat  banyak,  yang  berdampak  pada  para karyawan yang menginvestasikan sahamnya  ditempat  mereka  bekerja  ingin mengetahui  keadaan  keuangan  perusahaan sehingga  mendorong  perusahaan  untuk menerapkan  praktik Internet  Financial Reporting .  Hal  ini  menjelaskan  bahwa hipotesis pertama diterima dengan menggunakan pengukuran jumlah karyawan.  Hasil  signifikansi  ini  sesuai dengan  penelitian  (Dolinšek  &  Lutar- Skerbinjek, 2017).
b. Hasil Pengujian Hipotesis 2 (H 2 ) Berdasarkan  tabel  6  menunjukkan variabel leverage yang diukur menggunakan  DAR  maupun  DER  tidak memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap kemungkinan  perusahaan  menerapkan praktik Internet Financial Reporting . Dari kedua pengukuran tersebut tidak ada yang memperlihatkan hasil yang signifikan, hal ini  menjelaskan  bahwa  hipotesis  kedua ditolak,  karena  perusahaan  besar  dengan tingkat  yang  tinggi  atau  rendah  pada leverage cenderung akan tetap menggunakan  praktik  IFR.  Hasil  tidak signifikan ini sesuai dengan penelitian (Al
Arussi et al., 2009; Aly et al., 2010; Xiao et al., 2004; Oyelere et al., 2003).
c. Hasil Pengujian Hipotesis 3 (H 3 ) Berdasarkan  tabel  6  menunjukkan pengukuran  profitabilitas  dideskripsikan dari ROE, ROA, dan ROS tidak berpengaruh signifikan dengan IFR. Ketiga pengukuran  yang  diuji  tidak  ada  yang membuktikan hasil  signifikan  positif terhadap kemungkinan perusahaan menerapkan  praktik Internet  Financial Reporting .  Dijelaskan  bahwa  hipotesis ketiga  ditolak,  dikarenakan  perusahaan besar  yang  berada  di  Indonesia  baik perusahaan  yang  melakukan  praktik  IFR atau non IFR  akan  memberikan  informasi mengenai  profitabilitas  dalam  pelaporan keuangan  melalui  internet.  Hasil  tidak signifikan  ini  sesuai  dengan  penelitian  (Al Arussi et  al., 2009;  Alanezi,  2009;
Nurunnabi  &  Hossain,  2012;  Suripto, 2006).
d. Hasil Pengujian Hipotesis 4 (H 4 ) Berdasarkan  tabel  6  menunjukkan umur  perusahaan  berpengaruh  signifikan negatif  dengan  penerapan  praktik Internet Financial  Reporting .  Dijelaskan  bahwa hipotesis keempat ditolak, yang beranggapan bahwa umur perusahaan yang berumur  lebih  lama  justru  melakukan praktik  IFR  yang  kecil  atau  sebaliknya. Tidak  ditemukan  hasil  penelitian  yang sependapat  yang  mengemukakan  bahwa
umur  perusahaan  berpengaruh  signifikan negatif dengan IFR.
e. Hasil Pengujian Hipotesis 5 (H 5 )
Berdasarkan  tabel  6  menunjukkan
variabel kepemilikan dispersi tidak berpengaruh signifikan dengan
kemungkinan perusahaan menerapkan Internet  Financial  Reporting .  Hal  ini menjelaskan bahwa hipotesis kelima ditolak, perusahaan yang memiliki kepemilikan  dispersi  dan  perusahaan  yang memiliki kepemilikan terkonsentrasi cenderung  akan  tetap  melakukan  praktik IFR  atau  menyebarluaskan  informasi keuangan yang lengkap mengenai keadaan keuangan perusahaan. Hasil tidak signifikan  ini  sesuai  dengan  (Alanezi,
2009; Xiao et al., 2004).
f. Hasil Pengujian Hipotesis 6 (H 6 )
Tabel 6 yang telah diuraikan di atas menunjukkan  variabel  sektor  industri berpengaruh  signifikan  negatif  dengan penerapan  praktik  IFR.  Dijelaskan  bahwa hipotesis keenam ditolak, yang
beranggapan bahwa sektor industri
berteknologi  tinggi  pada  perusahaan  besar di Indonesia justru melakukan praktik IFR yang  kecil.  Hasil  signifikan  negatif  ini sesuai  dengan  penelitian  (Nurunnabi  & Hossain, 2012).
g. Hasil Pengujian Hipotesis 7 (H 7 )
Berdasarkan  tabel  6  menunjukkan variabel tipe auditor berpengaruh signifikan negatif dengan penerapan praktik Internet  Financial  Reporting .  Hal ini  menjelaskan  bahwa  hipotesis  ketujuh ditolak,  disebabkan  karena  perusahaan audit big 4 telah memiliki hasil audit yang berkualitas  baik  sehingga  memberikan dampak  kepercayaan  investor. Tidak ditemukan hasil penelitian yang sependapat  yang  mengemukakan  tipe auditor  berpengaruh  signifikan  negatif dengan IFR.
Uji Koefisien Determinasi (Nagelkerke R Square)

## Tabel 7

## Hasil uji koefisien determinasi (Nagelkerke R Square)
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 1081,159 a ,056 ,127
a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than ,001.

## Sumber: Data sekunder diolah (2019)
Berdasarkan tabel 7 Nilai
Nagelkerke  R  Square sebesar  0,127 menunjukkan kekuatan dari variabel bebas dalam menerangkan variabel terikat adalah
sebesar  0,127  atau  12,7%  dan  terdapat 100%  -  12,7%  =  87,3%  faktor  lain  di  luar model  yang  menerangkan  variabel  terikat.
Uji Kelayakan Model Regresi (Hosmer and Lemeshow Test) Tabel 8 Hasil uji kelayakan model regresi (Hosmer and Lemeshow Test)
Step Chi-square Df Sig. 1 2,583 8 ,958
Sumber: Data sekunder diolah (2019)
Berdasarkan  tabel  8,  nilai Hosmer and  Lemeshow  Test sebesar  Sig.  0,958
(>0,05)  yang  memperlihatkan  model  yang dipakai  untuk  mengetahui  hasil  dari
dilakukannya  penelitian  ini  dapat  diterima karena model mampu memperkirakan nilai observasinya.

## Uji Multikolinearitas

## Tabel 9
Hasil uji multikolinearitas
Model Unstandardized Coefficients Standardiz ed Coefficient s T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolera nce VIF 1  (Constant) ,940 ,019 50,671 ,000 Aset -1,001E-013 ,000 -,036 -1,041 ,298 ,377 2,650 Pendapatan bersih 1,071E-013 ,000 ,070 1,776 ,076 ,298 3,350 Karyawan 6,826E-007 ,000 ,034 1,220 ,222 ,602 1,660 DAR ,005 ,009 ,013 ,533 ,594 ,813 1,230 DER -,002 ,002 -,025 -1,103 ,270 ,876 1,142 ROE ,022 ,013 ,038 1,732 ,083 ,966 1,035 ROA -,006 ,020 -,008 -,312 ,755 ,776 1,289 ROS -,002 ,005 -,007 -,330 ,742 ,954 1,048 Age -,002 ,000 -,144 -6,230 ,000 ,868 1,152 Kepemilikan dispersi ,004 ,034 ,003 ,115 ,908 ,952 1,050 Sektor industri ,078 ,017 ,108 4,513 ,000 ,812 1,231 Tipe auditor ,069 ,013 ,123 5,383 ,000 ,894 1,119

## a. Dependent Variable: IFR
Sumber: Data sekunder diolah (2019)
Tabel 9 menunjukkan model regresi dapat  dikatakan  baik  karena  seluruh variabel bebasnya tidak ada nilai VIF >10, artinya regresi ini tidak ada gejala korelasi yang kuat di antara variabel independennya.  Sehingga,  tidak  perlu
mengeluarkan  salah  satu  variabel  bebas yang  memiliki  korelasi  yang  tinggi  dari model regresi dan mengidentifikasi variabel  lainnya  untuk  membantu  prediksi menanggulangi jika terjadi multikolinearitas.

## Uji Matriks Klasifikasi
Tabel 10

## Hasil uji matriks klasifikasi
Observed Predicted IFR Percentage Correct Non IFR IFR Step 1 IFR Non IFR 3 172 1,7 IFR 0 1895 100,0 Overall Percentage 91,7

## a. The cut value is ,500
Sumber: Data sekunder diolah (2019)
Tabel  10  menunjukkan  bahwa penggunaan  model  regresi  logistik  telah cukup  baik,  dikarenakan  telah  mampu memprediksi  dengan  benar  91,7%  kondisi yang
terjadi.
Matriks
klasifikasi
menunjukan kemampuan memprediksi dari model regresi untuk mengetahui kemungkinan perusahaan menerapkan praktik Internet Financial Reporting.

## CONCLUSION
Tujuan penelitian ini untuk meneliti tentang  faktor-faktor  yang  sesuai  dengan perusahaan mana mempublikasikan pengungkapan  informasi  keuangan  secara sukarela  di  situs  mereka  (perusahaan  IFR) dengan perusahaan yang tidak mempublikasikan  informasi  keuangannya (perusahaan  NIFR).  Penelitian  sebanyak 414  perusahaan  besar  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2013-2017, menemukan  bahwa  91,5%  atau  1895  data yang  melakukan  praktik  IFR  dan  8,5% atau 175 data yang tidak melalukan praktik IFR.
Ukuran perusahaan yang
dideskripsikan  dari  aset  dan  pendapatan bersih tidak berpengaruh signifikan terhadap IFR, namun  terdapat  signifikan
positif  jika  diukur  menggunakan  jumlah karyawan.    Secara  keseluruhan  sampel telah tergolong perusahaan besar, sehingga investor  atau  calon  investor  tidak  merasa ragu  dan  telah  mempercayai  kualitas perusahaan yang akan mereka investasikan tanpa memfokuskan nilai aset dan pendapatn  bersih,  dan  perusahaan  besar memiliki  jumlah  karyawan  yang  sangat banyak  berdampak  pada  para  karyawan yang menginvestasikan sahamnya ditempat mereka  bekerja  ingin  mengetahui  keadaan keuangan perusahaan.
Leverage yang diukur
menggunakan  DAR  dan  DER  tidak berpengaruh  signifikan  dengan Internet Financial  Reporting, karena  perusahaan besar  dengan leverage tinggi  atau  rendah cenderung akan tetap menggunakan praktik IFR atau memberikan inf ormasi  keuangan  yang  lengkap  mengenai keadaan keuangan perusahaan, yang beranggapan  bahwa  perusahaan  memiliki tanggung jawab yang besar untuk memenuhi  kebutuhan  informasi  yang dibutuhkan  pihak  luar  dan  juga  untuk menjaga  kepercayaan  investor  terhadap perusahaan.
Profitabilitas  dideskripsikan  dari ROE,  ROA,  dan  ROS.  Ketiga  pengukuran tidak  berpengaruh  signifikan  dengan IFR, dikarenakan profitabilitas pada perusahaan besar  yang  memiliki  rasio  rendah  maupun tinggi  akan  tetap  menerapkan  IFR  yang bertujuan untuk menunjukkan keterbukaan manajemen  perusahaan  dalam  melaporkan informasi keuangan perusahaan dan hal itu
tidak  akan  menghambat  perusahaan  untuk melakukan praktik IFR.
Umur perusahaan memiliki pengaruh  signifikan  negatif  terhadap
Internet Financial Reporting, yang beranggapan umur perusahaan yang berumur  lebih  lama  justru  melakukan praktik  IFR  yang  kecil  atau  sebaliknya, dikarenakan  perusahaan  yang  telah  lama berdiri terutama pada perusahaan- perusahaan besar telah mampu menjalankan  dan  mengelola  bisnisnya dengan baik, sehingga memberikan dampak pada kepercayaan investor kepada perusahaan. Kepemilikan
dispersi tidak memiliki pengaruh  terhadap Internet Financial
Reporting , dikarenakan kepemilikan  saham  baik  dispersi  maupun terkonsentrasi  yang  dimiliki  perusahaan besar,  pemilik  saham  oleh  investor individu  akan  meminta  pengungkapan lebih untuk memantau perilaku manajemen,  sehingga  manajemen  pada perusahaan besar bertanggung jawab untuk memenuhi  kebutuhan  informasi  yang dibutuhkan  investor  individu  terhadap perusahaan  dengan  melakukan  praktik IFR.
Sektor industri
berpengaruh signifikan negatif IFR, dikarenakan perusahaan  besar  di  Indonesia  mayoritas diluar  sektor  yang  berteknologi  tinggi seperti  pada  perusahaan  yang  bergerak pada sektor  agrikultur,  perdagangan,  jasa dan  investasi,  properti,  makanan  dan minuman,  dan  lain  sebagainya,  karena aktivitas  bisnis  mereka  tidak  terhubung dengan  informasi  teknologi,  maka  mereka tidak  rentan  terhadap  praktik Internet Financial Reporting .
Tipe auditor berpengaruh signifikan negatif terhadap Internet Financial
Reporting, dikarenakan  tipe  auditor  yang termasuk  perusahaan  berafiliasi  dengan audit big  4 telah  memiliki  kualitas  audit yang  baik  memberikan  dampak  pada kepercayaan investor kepada perusahaan.
Keterbatasan  penelitian  ini  yakni kekuatan variabel bebas dalam
menjelaskan  variabel  terikat  yang  dapat dilihat  pada  uji Nagelkerke  R  Square dalam  sebuah  penelitian  ini  masih  kecil yaitu  12,7%.  Hal  itu  menunjukkan  bahwa masih  terdapat  faktor  lain  diluar  model regresi  pada  penelitian  ini  yang  dapat menjelaskan  variabel  terikatnya,  seperti likuiditas, independensi direktur, CEO role duality, resiko  sistematis,  pasar  saham , kecukupan  modal,  kekayaan  kota,  tipe kebijakan lokal, tekanan visibilitas, pengembalian saham, prospek pertumbuhan,  karakteristik  lingkungan,
tata kelola perusahaan, dan lain sebagainya.
Rekomendasi  yang  dapat  diberikan yakni  penelitian  mendatang  agar  dapat memperluas sampel penelitian baik dengan menambah  tahun  penelitian,  melakukan penelitian  dengan  sampel  dari  negara  lain, melakukan perbandingan tingkat Internet  Financial  Reporting antar  dua negara  yang  berbeda,  dan  diharapkan penelitian mendatang agar dapat menambah  variabel  bebas  lain  di  luar penelitian ini.

## REFERENCES
Al-Moghaiwli,  M.  H.  (2009).  A  survey  of internet  financial  reporting  in  Qatar. Journal of Economic and
Administrative  Sciences , 25 (1),  1–20. https://doi.org/10.1108/102641162009 00001
Al Arussi, A. S., Selamat, M. H., & Mohd Hanefah,  M.  (2009).  Determinants  of financial and environmental disclosures  through  the  internet  by Malaysian  companies. Asian  Review of Accounting , 17 (1), 59–76.
https://doi.org/10.1108/132173409109
56513
Alanezi,  F.  S.  (2009).  Factors  influencing Kuwaiti  companies’  internet  financial reporting. Journal  of  Economic  and Administrative  Sciences , 25 (2),  1–23. https://doi.org/10.1108/102641162009 00007
Alsaeed,  K.  (2006).  The  association between  firm-specific  characteristics
and  disclosure:  The  case  of  Saudi Arabia. Managerial  Auditing  Journal ,
21 (5), 476–496. https://doi.org/10.1108/026869006106
67256
Aly,  D.,  Simon,  J.,  &  Hussainey,  K.
(2010).  Determinants  of  corporate internet  reporting:  Evidence  from Egypt. Managerial  Auditing  Journal , 25 (2),
182–202. https://doi.org/10.1108/026869010110
08972
Bollen,  L.,  Hassink,  H.,  &  Bozic,  G. (2006).  Measuring  and  explaining  the quality  of  internet  investor  relations activities:  a  multinational  empirical analysis. International  Journal  of Accounting Information Systems , 7 (4),
273–298. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2006.0
4.005
Bowrin,  A. R. (2015). Comprehensiveness of  internet  reporting  by  Caribbean companies. Journal  of  Accounting  in Emerging  Economies , 5 (1),  2–34. https://doi.org/10.1108/JAEE-08- 2011-0028
Dolinšek,  T.,  &  Lutar-Skerbinjek,  A.
(2017). Voluntary disclosure of financial  information  on  the  internet by  large  companies  in  Slovenia. Kybernetes , 47 (3), 458–473. https://doi.org/10.1108/K-08-2016-
0220
Ghozali,  I.  (2005). Aplikasi  analisis multivariate  dengan  program  SPSS
(III). Semarang: Universitas Diponegoro.
Hossain,  M.,  &  Hammami,  H.  (2009). Voluntary  disclosure  in  the  annual reports  of  an  emerging  country:  The case of Qatar. Advances in Accounting,  Incorporating  Advances in  International  Accounting , 25 ,  255– 265.
https://doi.org/10.1016/j.adiac.2009.08
.002
Khan, M. N. A. A., & Ismail, N. A. (2012). Users’  perceptions  of  various  aspects
of Malaysian internet financial reporting. The Journal of Organizational  Management  Studies , 2012 , 1–14. https://doi.org/10.5171/2012.852558 Lestari,  H.  S.,  &  Chariri,  A.  (2007). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi  pelaporan  keuangan melalui  internet  (internet  financial reporting)  dalam  website  perusahaan. Jurnal Akutansi , 0–27. Retrieved from https://www.researchgate.net/publicati on/277851653%0A
Marston, C. (2003). Financial reporting on the  internet  by  leading  Japanese companies.
Corporate Communications:  An  International Journal , 8 (1), 23–34. https://doi.org/10.1108/135632803104 58894 Marston, C., & Polei, A. (2004). Corporate reporting  on  the  internet  by  German companies. International  Journal  of Accounting  Information  Systems , 5 ,
285–311.
https://doi.org/10.1016/j.accinf.2004.0
2.009
Mohamed,  E.  K.  .,  &  Basuony,  M.  A.  K. (2015).  Voluntary  internet  disclosures by  listed  companies  in  the  Arabian gulf. International  Business and Economyusiness  and  Economy , 5 (8). https://doi.org/10.2139/ssrn.2549759
Mokhtar,  E.  S.  (2017).  Internet  financial reporting determinants: a meta- analytic  review. Journal  of  Financial Reporting  and  Accounting , 15 (1),
116–154.  https://doi.org/10.1108/jfra- 07-2016-0061
Nurunnabi,  M.,  &  Hossain,  M.  A.  (2012). The  voluntary  disclosure  of  internet financial  reporting  (IFR)  in  an emerging  economy:  A  case  of  digital Bangladesh. Journal  of  Asia  Business Studies , 6 (1), 17–42. https://doi.org/10.1108/155878912111
90688
Oyelere,  P.,  Laswad,  F.,  &  Fisher,  R. (2003).  Determinants  of  internet financial  reporting  by  New  Zealand
companies. Journal  of  International Financial Management and Accounting , 14 (1), 26–63. https://doi.org/10.1111/1467-
646X.00089
Pervan,  I.  (2006).  Voluntary  financial reporting  on  the  internet-analysis  of the  practice  of  Croatian  and  Slovene listed joint stock companies. Financial Theory and Practice , 30 (1), 1–27. Sulistyanto,  H.  R.,  &  Nugrahanti,  Y.  W. (2013).  Analisis  perbedaan  ketepatan waktu internet financial reporting pada perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar di  BEI. Jurnal  Dinamika  Akuntansi ,
5 (2), 146–156. Retrieved from http://journal.unnes.ac.id/nju/index.ph
p/jda Suripto,  B.  (2006).  Pengaruh  besaran profitabilitas,  pemilikan  saham  oleh publik, dan kelompok industri terhadap tingkat pengungkapan informasi  keuangan  dalam  website perusahaan. Jurnal  Akuntansi  Dan Keuangan .
Xiao,  J.  Z.,  Yang,  H.,  &  Chow,  C.  W. (2004). The determinants and characteristics  of  voluntary  internet- based  disclosures  by  listed  Chinese companies. Journal of Accounting and Public
Policy , 23 , 191–225. https://doi.org/10.1016/j.jaccpubpol.20 04.04.002